d4rl_adroit_pen

• Opis :

D4RL to punkt odniesienia typu open source do uczenia się przez wzmacnianie w trybie offline. Zapewnia standaryzowane środowiska i zbiory danych do algorytmów szkoleniowych i porównawczych.

Zbiory danych są zgodne z formatem RLDS i reprezentują kroki i odcinki.

• Strona główna : https://sites.google.com/view/d4rl-anonymous

• Kod źródłowy : tfds.d4rl.d4rl_adroit_pen.D4rlAdroitPen

• Wersje :

  • 1.0.0 : Pierwsza wersja.
  • 1.1.0 (domyślnie): Dodano is_last.

• Klucze nadzorowane (zobacz dokument as_supervised ): None

• Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.

• Cytat :

@misc{fu2020d4rl,
    title={D4RL: Datasets for Deep Data-Driven Reinforcement Learning},
    author={Justin Fu and Aviral Kumar and Ofir Nachum and George Tucker and Sergey Levine},
    year={2020},
    eprint={2004.07219},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}

d4rl_adroit_pen/v0-human (konfiguracja domyślna)

• Opis konfiguracji : zobacz więcej szczegółów na temat zadania i jego wersji w https://github.com/rail-berkeley/d4rl/wiki/Tasks#adroit

• Rozmiar pobierania : 1.94 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 2.52 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(24,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(45,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_adroit_pen/v0-cloned

• Opis konfiguracji : zobacz więcej szczegółów na temat zadania i jego wersji w https://github.com/rail-berkeley/d4rl/wiki/Tasks#adroit

• Rozmiar pobierania : 292.85 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 252.55 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(24,), dtype=float32),
        'discount': float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(30,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(45,), dtype=float64),
        'reward': float64,
    }),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_adroit_pen/v0-expert

• Opis konfiguracji : zobacz więcej szczegółów na temat zadania i jego wersji w https://github.com/rail-berkeley/d4rl/wiki/Tasks#adroit

• Rozmiar pobierania : 250.13 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 344.41 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(24,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_logstd': Tensor(shape=(24,), dtype=float32),
            'action_mean': Tensor(shape=(24,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(45,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_adroit_pen/v1-human

• Opis konfiguracji : zobacz więcej szczegółów na temat zadania i jego wersji w https://github.com/rail-berkeley/d4rl/wiki/Tasks#adroit

• Rozmiar pliku do pobrania : 1.95 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 2.60 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(24,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'desired_orien': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(45,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_adroit_pen/v1-cloned

• Opis konfiguracji : zobacz więcej szczegółów na temat zadania i jego wersji w https://github.com/rail-berkeley/d4rl/wiki/Tasks#adroit

• Rozmiar pobierania : 147.89 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 1.43 GiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(45, 256), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(24,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 24), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(24,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'desired_orien': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(45,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_adroit_pen/v1-expert

• Rozmiar pobierania : 249.90 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 548.47 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(64,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(64, 45), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(64,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(64, 64), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(24,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(24, 64), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(24,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(24, 64), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(24,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_std': Tensor(shape=(24,), dtype=float32),
            'action_mean': Tensor(shape=(24,), dtype=float32),
            'desired_orien': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
            'qpos': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(30,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(45,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):